faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) 优化一下

当优化 `detectMultiScale` 函数时，可以尝试以下几种方法：

1. 调整 scaleFactor 参数：`scaleFactor` 参数用于指定每个图像比例尺的缩放系数。较小的值将增加检测的灵敏度，但也会增加计算时间。可以尝试适当增大或减小该值，以平衡检测的准确性和计算效率。

2. 调整 minSize 和 maxSize 参数：`minSize` 和 `maxSize` 参数用于限制检测到的人脸的最小和最大尺寸。通过设置合适的范围，可以排除掉不太可能的人脸大小，从而提高检测速度。

3. 使用并行化或加速技术：根据你使用的编程语言和库，可以尝试使用多线程、并行化或硬件加速等技术来加快人脸检测的速度。例如，使用并行计算库（如OpenMP）可以在多个处理器核心上同时运行检测算法，从而提高速度。

4. 使用更快的人脸检测算法：如果当前的人脸检测算法速度较慢，你可以考虑使用更快的算法来替代。例如，OpenCV 提供了多个人脸检测器，如 Haar 级联分类器、LBP 级联分类器和深度学习模型等。尝试使用不同的算法，找到最适合你的需求的算法。

这些是一些常见的优化方法，你可以根据具体情况尝试不同的组合，以获得最佳的性能。